YOLOv9改进策略：主干优化 | 极简的神经网络VanillaBlock 实现涨点 |华为诺亚 VanillaNet

news/2024/7/10 18:36:05 标签: 华为, transformer, 目标检测, 深度学习, 人工智能, YOLO

💡💡💡本文改进内容： VanillaNet，是一种设计优雅的神经网络架构，通过避免高深度、shortcuts和自注意力等复杂操作，VanillaNet 简洁明了但功能强大。

💡💡💡引入VanillaBlock GFLOPs从原始的238.9降低至 165.0 ，保持轻量级的同时在多个数据集验证能够高效涨点


yolov9-c-VanillaBlock summary: 1022 layers, 53924164 parameters, 53924132 gradients, 165.0 GFLOP

原始

yolov9-c summary: 962 layers, 51011140 parameters, 51011108 gradients, 238.9 GFLOPs

改进结构图如下：

《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：

【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制

http://www.niftyadmin.cn/n/5463932.html

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